计算机应用研究

2023年09期

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空间方向关系定性推理技术研究进展 摘要：空间方向关系是空间认知中的一个基本概念，在空间数据库、人工智能、机器人等领域发挥着极其重要的作用。随着空间方向关系应用的不断深入，空间方向关系定性推理受到了广泛关注，逐渐成为研究的热点。为了更进一步地介绍和挖掘空间方向关系推理技术的...
区块链技术赋能药品供应链：应用与挑战 摘要：在当前药品制假贩假泛滥的背景下，传统药品供应链模式的数据不透明性导致药品流通环节的违规行为层出不穷。而区块链的出现给药品供应链带来了曙光，其能够在药品供应链中实现过程透明性、数据共享、自治管理等。但也带来了一系列新问题如业务可拓展性...

一种基于哈希图的移动自组网区块链模型 摘要：针对移动自组网存在的网络覆盖范围有限、连接不稳定、节点协同时易遭受恶意攻击等问题，结合区块链技术增加数据的安全性与完整性，提出一种基于哈希图的移动自组网区块链模型。首先，提出一种分簇算法，将节点划分为不同的簇，选举簇首统计簇内节点数...
适用于区块链的高效异步拜占庭容错算法 摘要：针对现有异步共识算法存在的多轮次通信开销大、随机抽签算法中缺乏信誉机制导致了较多的抽取次数等不足，提出了一种高效的异步拜占庭容错算法PenguinBFT。首先，在广播交易时直接广播原文，降低了共识通信开销。其次，引入了节点信誉评估机...

基于时域卷积网络的中文句子级唇语识别算法 摘要：针对现有中文句子级唇语识别技术存在的视觉歧义、特征提取不充分导致识别准确率偏低的问题，提出了一种基于时域卷积网络，采用三维时空卷积的中文句子级唇语识别算法——3DT-CHLipNet（Chinese LipNet based on ...
基于模态信息交互的多模态情感分析 摘要：基于全局语义交互的粗粒度注意力机制不能有效利用各模态间的语义关联提取到模态信息中的关键部分，从而影响分类结果。针对这个问题提出了一个模态信息交互模型MII（modal information interaction），通过细粒度注意...
混合流水车间插单重调度的超启发式遗传算法 摘要：针对带有紧急订单的混合流水车间插单重调度问题，提出了一种双层编码的超启发式遗传算法。针对混合流水车间具有的订单排序和机器选择的双决策特征，在算法低层设计双层编码方案，在个体中表示订单排序和机器选择两类信息，对应一个唯一调度解，进而提...
基于深度强化学习的存内计算部署优化算法 摘要：针对存内计算大规模神经网络部署导致的计算延迟、运行功耗较大等问题，提出了基于深度强化学习的神经网络部署优化算法。首先，建立了马尔可夫决策过程的任务模型，优化神经网络的延迟和功耗，完成片上计算核心的部署。其次，针对优化部署过程中，存在...
基于改进CBS算法的自动化码头多AGV无冲突路径规划 摘要：针对自动化集装箱码头上自动引导车（automated guided vehicle，AGV）数量增加导致冲突更频繁。提出一种改进的基于冲突的搜索（conflict based search，CBS）算法。底层采用基于曼哈顿距离的 A...
面向依赖关系约束的移动群智感知任务协作 摘要：现有移动群智感知中，大多研究将每个任务作为独立个体进行处理，对任务间约束关系缺乏研究，为此，提出了基于感知质量优先级的在线任务协作方法（online task collaboration method based on sensin...
时空需求下的电动汽车充电设施选址优化模型 摘要：针对电动汽车充电站布局位置不合理、充电利用率较低等问题，提出了一种时空需求下的充电设施选址优化模型STDM。通过对电动汽车出行数据的时空分布特征进行挖掘，结合电动汽车的出行与充电行为构建充电需求预测模型来获得区域内时空需求分布；采用...
基于新型多元宇宙优化算法的IPPS与多源供能协同优化 摘要：为推动制造企业绿色转型发展，针对企业IPPS与多源供能协同优化问题，提出了新型多元宇宙优化算法。通过嵌入子种群融合初始化策略、NSGA-Ⅱ变异策略、外部档案的扰动策略等多方面的改进操作，扩大了种群个体的多样性，开发了新的搜索范围，提...
量子近似优化算法在最大独立集中的应用 摘要：最大独立集问题是著名的NP问题，并且在许多场景中都有应用。传统的精确算法解决最大独立集问题需要指数级的时间复杂度。为更高效地解决最大独立集问题，提出了一种基于量子近似优化算法的量子线路解决方案。该方案由最大独立集的数学模型，推导出最...
基于聚类结构和局部相似性的多视图隐空间聚类 摘要：随着数据获取方式的多样化发展，针对多视图领域的算法研究变得越来越重要，但大多数方法仅通过自表示属性或局部结构获取样本间的相似性关系，在此过程中忽略了整体样本的聚类结构和原始空间的噪声的影响，使得聚类结果存在较大误差。为解决此问题，提...
基于位置社交网络的用户社区和属性位置簇搜索 摘要：针对当前社区搜索问题不能完全满足用户活动位置推荐的需求，提出了属性地理社会社区搜索问题（AGCS）。该问题是从带有属性的基于位置的社交网络中寻找紧密连接的用户社区和属性位置簇的工作。定义一个基于属性约束和签到信息的新社区度量用以衡量...
基于改进RRT的筒子纱搬运机械臂路径规划研究 摘要：针对筒子纱搬运过程中存在纱线架、放置平台、其他筒子纱等多障碍物的环境下，传统的目标偏置RRT容易陷入局部最优的问题，提出一种改进的RRT（rapidly-exploring random tree）算法。通过几何包络法建立碰撞检测模...
基于细粒度信息集成的意图识别和槽填充联合模型 摘要：意图识别和槽位填充是构建口语理解（SLU）系统的两项主要任务，两者相互联合的模型是对话系统的研究热点。这两个任务紧密相连，槽位填充通常高度依赖于意图信息。针对最近联合模型中：固定阈值很难在不同领域中选择出正向的投票，且复杂的意图信息...
基于多维度变异学习与收散归优的鲸鱼优化算法 摘要：针对鲸鱼优化算法（WOA）在解决高维、多峰、最优值非原点等问题时存在的收敛精度低、易被局部最优捕获等缺陷，提出了一种基于多维度变异学习与收散归优的鲸鱼优化算法（MLDOWOA）。首先，引入自适应权值以及优势个体干扰动态调整个体螺旋包...
基于反向感染的复合种群网络传播溯源算法 摘要：流行病的传播会对整个人类社会构成巨大威胁，因此迅速识别传播源并及时采取控制措施至关重要。然而，由于流行病传播过程具有多样性、信息不确定性等因素，使得快速准确识别传播源成为一项挑战。结合反向感染算法、复合种群网络模型以及马尔可夫链理论...
联合自监督学习强化的多行为多任务推荐算法 摘要：为解决多行为推荐研究存在的未能全面捕获多行为交互特征，忽略点击等隐式反馈数据存在的大量噪声标签等问题，提出了联合自监督学习强化的多行为多任务推荐算法。首先，从行为影响权重和行为隐含语义两方面感知多行为交互特征，并将特征融合到嵌入传播...
多策略融合改进的自适应被囊群算法 摘要：针对被囊群算法全局搜索不充分和易陷入局部极值等问题，提出一种多策略融合改进的自适应被囊群算法（MITSA）。首先，在种群初始化中引入佳点集理论提升种群多样性；其次，提出一种多精英协同引导机制优化被囊个体位置信息，增大对未知搜索区域的...
求解无人机航迹规划问题的精英引领自适应樽海鞘群算法 摘要：针对目前无人机航迹规划成本高、精度差和稳定性不足等问题，提出一种精英引领自适应樽海鞘群算法。首先，分别引入精英质心对立学习和精英引导惯性权重机制对樽海鞘领导者和跟随者更新方式进行改进，提升樽海鞘群算法的全局搜索能力和收敛速度，并设计...
基于飞蛾扑火算法的关键节点挖掘方法 摘要：关键节点挖掘在理解和控制复杂网络系统方面具有重要作用和巨大潜力。提出了一种基于飞蛾扑火优化算法的关键节点挖掘算法，解决关键节点问题。该算法引入了反向学习等策略，以提高解集的质量和加快收敛。同时，设计了快速种群演化和复合高斯进化等方法...
混杂免疫多目标优化算法及对动态经济环境调度问题优化 摘要：动态经济环境调度（DEED）问题是电力系统调度中一类含大规模约束的高维多目标优化问题，传统的进化算法易于陷入局部最优，使得所获的Pareto前沿分布性和收敛性差。为了充分挖掘免疫系统的克隆选择原理，提出一种混杂免疫多目标优化算法（H...
面向社交网络密集图数据存储的缓存置换算法 摘要：为了缓解社交网络热点话题生成的密集图数据导致存储的频繁读取和缓存空间浪费等问题，针对话题产生与消亡的演化更新规律，提出了基于话题热度演化加速度的缓存置换算法（cache replacement algorithm based on ...
基于WRSN的多节点按需充电策略研究 摘要：针对无线可充电传感器网络（WRSN）中的节点死亡率过高问题，为了降低节点死亡率，以按需充电架构为基础，提出了一种动态不均匀分簇的单移动充电设备（MC）多节点在线充电策略SMMCS（single MC multi-node char...
基于加权值函数分解的多智能体分层强化学习技能发现方法 摘要：针对目前大多数多智能体强化学习算法在智能体数量增多以及环境动态不稳定的情况下导致的维度爆炸和奖励稀疏的问题，提出了一种基于加权值函数分解的多智能体分层强化学习技能发现算法。首先，该算法将集中训练分散执行的架构与分层强化学习相结合，...
一分类最优间隔分布机 摘要：现有的一分类支持向量机算法基于优化最小间隔的思想，只考虑了样本靠近空间原点一侧的噪声，对噪声信息较为敏感。针对该问题，通过优化间隔分布思想，同时考虑样本靠近空间原点和远离空间原点两侧的噪声，提高一分类支持向量机算法的抗噪声能力。为...

快速路匝道入口智能网联车协同合并控制研究 摘要：针对快速路匝道入口场景在高车流量的情况下容易发生交通拥堵的问题，提出了一种快速路匝道入口智能网联车（connected and automated vehicles，CAV）协同合并控制的解决方案，将问题解耦成多车顺序决策和车辆运动...
改进人工势场法的洗浴机器人擦洗路径规划 摘要：针对洗浴机器人末端执行器与人体直接接触擦洗的自主导航问题进行了研究，提出一种基于人体点云的改进人工势场法三维覆盖路径规划算法。首先，在传统人工势场法基础上增设障碍物引力势场，使机器人能够贴近障碍物表面向目标点移动，并且通过添加虚拟目...
基于强化学习的1型糖尿病胰岛素给药策略研究 摘要：1型糖尿病（T1D）患者需要通过外源性胰岛素的输送将血糖（BG）维持在治疗范围内。目前，已有的几种基于模型预测控制和强化学习（RL）的胰岛素给药算法存在样本效率差、奖励机制过于简单、血糖调控效果不佳等问题。为此提出了一种基于强化学习...
基于生成对抗网络与特征融合的多尺度音频序列生成方法 摘要：音频数据规模不足是语音识别过程中的一个常见问题，通过较少的训练数据训练得到的语音识别模型效果难以得到保证。因此，提出一种基于生成对抗网络与特征融合的多尺度音频序列生成方法（multi-scale audio sequence GAN...
改进狼群算法的交通子区迭代学习边界控制方法 摘要：针对基于固定增益迭代学习的交通子区边界控制方法收敛速度慢、迭代次数过多及控制精度差的问题。提出了一种迭代学习结合改进狼群算法的交通子区边界控制方案。该方案首先根据宏观基本图理论建立交通子区路网的车辆平衡方程，设计出系统的迭代学习控制...

ball tree优化的自动驾驶仿真测试场景生成方法 摘要：基于场景的仿真测试方法可以有效加速自动驾驶汽车的测试进程，但是传统的采样方法面对高维度采样空间时无法维持高效性，提出了一种ball tree优化的仿真测试场景采样方法，并基于Carla模拟器构建了仿真测试场景自动化生成框架验证算法的...
融合代码静态特征和频谱的软件缺陷定位技术 摘要：基于频谱的缺陷定位（spectrum-based fault localization，SBFL）通过分析测试用例的覆盖信息和执行结果信息进行快速定位，是目前最常用的缺陷定位技术。然而，该方法未能充分利用代码中隐含的语义和结构信息。...
面向拟态存储系统的高效同步方法研究 摘要：针对现有拟态存储架构中数据同步方法时延增速过快，导致系统安全调度时的性能下降问题，提出了一种预同步模型，让备用执行体在异构池中利用检查点进行数据预同步工作，从而减少执行体上线时间。进一步地，根据预同步模型的同步特点和切换调度情况，提...

智能反射面辅助无人机的物理层安全传输方案 摘要：在无线通信系统中，信息发送端和接收端之间的通信链路易受到建筑物的遮挡和非法者的主动窃听。利用无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）灵活的移动性以及智能反射面（intelligent reflective ...
基于深度强化学习的车辆边缘计算任务卸载方法 摘要：车辆边缘计算允许车辆将计算任务卸载到边缘服务器，从而满足车辆爆炸式增长的计算资源需求。但是如何进行卸载决策与计算资源分配仍然是亟待解决的关键问题。并且，运动车辆在连续时间内进行任务卸载很少被提及，尤其对车辆任务到达随机性考虑不足。针...
基于DRL的主动RIS安全无线通信优化方法 摘要：针对可重构智能表面（reconfigurable intelligent surface，RIS）辅助的安全无线通信系统在保密率优化问题中存在的信道空间连续变化、传统数学优化方法难以逼近最优解等问题，提出一种基于深度强化学习的SEC...
多IRS辅助的NOMA URLLC系统性能优化 摘要：工业自动化等新型无线通信场景具有严格的低时延性和高可靠性需求，在网络中联合使用智能反射面（IRS）、非正交多址接入（NOMA）以及超可靠低时延通信（URLLC）技术能支持海量终端接入，并提供更低的通信时延、更高的可靠性，以及更高的吞...

基于自适应差异化图卷积的社交网络新增恶意用户检测 摘要：社交网络新增恶意用户检测作为一项分类任务，一直面临着数据样本不足、恶意用户标注稀少的问题。在数据有限的情况下，为了能够精确地检测出恶意用户，提出一种基于自适应差异化图卷积网络的检测方法。该方法通过提取社交网络中的用户特征和社交关系构...
SM4国密算法的异构可重构计算系统研究 摘要：随着互联网的数据量呈爆炸式增长，以纯软件方式运行的SM4算法速度慢、CPU占用率高，而基于Verilog/VHDL实现的现场可编程门阵列或专用集成电路存在灵活性差、升级维护困难等问题。为了解决上述问题，提出了一种SM4国密算法的异构...
基于Markov微分博弈的移动目标防御决策优化 摘要：随着网络攻防向实时连续和动态高频变化的方向发展，传统的离散多阶段网络攻防博弈模型已难以满足实际需求，而且传统网络攻防模型中的节点状态单一，难以准确描述实际网络对抗中节点类型的演化过程。将节点传染病动力学模型加以改进并应用到网络攻防对...
基于改进显著图和局部特征匹配的copy-move窜改检测 摘要：检测整幅窜改图像的方法增加了许多非必要的计算量，为了降低计算复杂度和进一步提高检测精确率，提出了一种基于改进显著图和局部特征匹配的copy-move窜改检测方法。首先，结合图像梯度改进显著图，分离出包含图像高纹理信息的局部显著区域；...
基于样本分布特征的数据投毒防御 摘要：流量分类模型在更新过程中易受数据污染的干扰而降低模型性能，现有基于数据清洗的防御方法需依赖专家经验和人工筛选，且无法有效应对利用未知分布样本构造的投毒攻击。针对上述问题，受分布外检测和判别主动学习的启发，设计一种基于样本分布特征的数...

面向小样本学习的双重度量孪生神经网络 摘要：为了解决孪生神经网络因使用图像级特征度量，存在对位置、复杂背景及类内差异比较敏感的问题，提出了一种双重度量孪生神经网络（DM-SiameseNet）。具体来说，DM-SiameseNet使用图像级的特征和局部特征（局部描述符）共同表...
RISNet:无监督真实场景图像拼接网络 摘要：图像拼接目的是获得一张高清无缝的全景图，现有方法依赖于特征匹配的准确性，会错误地对齐图像，产生伪影和失真等现象。为此提出一种新的无监督真实场景图像拼接网络，能够适应存在移动目标的真实场景拼接，保证全景图的精度无损失，包含配准和重建两...
基于知识蒸馏与目标区域选取的细粒度图像分类方法 摘要：细粒度图像分类任务由于自身存在的细微的类间差别和巨大的类内差别使其极具挑战性，为了更好地学习细粒度图像的潜在特征，该算法将知识蒸馏引入到细粒度图像分类任务中，提出基于知识蒸馏与目标区域选取的细粒度图像分类方法（TRS-DeiT），能...
基于退化感知和序列残差的图像盲超分辨率重建 摘要：针对盲超分辨率重建中特征提取不准确且重建图像不够自然的问题，提出了一种基于退化感知和序列残差的图像盲超分辨率重建算法，设计了小残差组融合退化感知和序列残差相结合作为所提算法的主干网络，进一步构建了对称的增强型多尺度残差模块，并且在图...
基于编码—解码结构的多阶段图像去雨滴方法 摘要：针对附着镜头或玻璃表面的雨滴会造成图像退化的问题，提出了一种多阶段渐进式图像去雨滴方法。整个去雨滴过程被分解为多个更易于实现的阶段。首先在每个阶段设计多尺度融合的编码—解码网络以学习雨滴特征，通过构建带有门控循环单元的多尺度扩张卷积...